【技术实现步骤摘要】
一般来说，本公开涉及用于对工件执行机械加工操作的切割工具。具体地说，本公开涉及一种用于实时监测和预测切割工具磨损以利用切割工具的使用寿命，同时防止机器故障的系统和方法。
技术介绍
1、在金属切割过程中，切割工具用于将工件成形为所需大小和几何形状。在此过程期间，切割工具的切割刃处将产生磨损。如果切割刃严重磨损，则其将使切割工具的性能恶化并且产生劣质产品和/或工件。在严重的情况下，这将导致灾难性故障并可能损坏机器。因此，为了避免这些问题，定期更换切割工具。目前，切割工具的更换主要基于过去的经验数据进行计划。然而，基于经验数据按计划地替换切割工具可能不会反映切割工具的实际磨损和性能。换句话说，可能存在切割工具的寿命未被充分利用的情况，或者仍可能发生机器故障。因此，需要提供一种系统和方法来充分利用切割工具的使用寿命，同时避免机器故障。
技术实现思路
1、通过提供一种具有分割、模块化、轻量且无线设计的实时监测和预测切割工具的磨损的系统和方法来解决利用切割工具的使用寿命同时避免机器故障的问题。
2、所述系统配备有：一个或多个传感器，其用以从切割区接收有用的信号/数据；数据记录器和传输器，其用以记录这些数据并将这些数据传送到处理器。一些典型传感器包含振动传感器、力传感器、应变传感器(包含应变计传感器)、扭矩传感器、声发射、麦克风、红外传感器、温度计等。所述系统进一步包括一个或多个软件算法/模型，以使这些信号/数据与工具磨损相关，优选地通过机器学习，包含但不限于迁移学习。感测单元采用分
3、在一个方面，一种用于监测和预测用于机械加工工件的切割工具的磨损的系统包括具有刀柄和切割头的切割工具。切割头具有用于接纳切割刀片的刀片接纳槽，以及分割、模块化和无线磨损检测系统，所述分割、模块化和无线磨损检测系统包括：一个或多个传感器，其安装到切割工具以用于生成数据信号；以及数据记录和数据传输装置，其用于记录来自一个或多个传感器的数据信号，且用于生成数据信号并将所述数据信号传送到处理器。所述处理器实时应用机器学习数据处理技术以监测和/或预测在金属切割操作期间所述系统的各种部件和/或参数的状况。
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1.一种用于监测和预测用于机械加工工件的切割工具的磨损的系统，包括：
2.根据权利要求1所述的系统，其中所述机器学习数据处理技术是基于通过组合从由所述数据记录和数据传输装置生成的所述数据信号提取的特征而进行的传感器融合图案辨识算法。
3.根据权利要求1所述的系统，其中所述机器学习数据处理技术包括七步机器学习过程。
4.根据权利要求3所述的系统，其中七步机械加工学习处理技术包括：1)收集数据；2)数据准备；3)选择模型；4)训练；5)评估；6)超参数调谐；以及7)预测。
5.根据权利要求4所述的系统，其中所述七步机械加工学习处理技术的收集数据包括从所述数据记录和数据传输装置收集数据信号，并且进行预处理以在被称为信号分段的程序中滤除不对应于检查下的机械加工状况的信号段。
6.根据权利要求4所述的系统，其中所述七步机械加工学习处理技术的数据准备包括提取特征以从来自所述数据记录和数据传输装置的所述数据信号中的每一个构建特征。
7.根据权利要求4所述的系统，其中所述七步机械加工学习处理技术的训练包括初始化用于来自所述数
8.根据权利要求1所述的系统，所述系统的所述各种部件和/或参数的状况包括切割刀片磨损、切割工具寿命、工件W的表面光洁度和主轴S的健康状况中的一个。
9.根据权利要求1所述的系统，其中所述一个或多个传感器包括力传感器、振动传感器、应变计和声发射传感器、扭矩传感器、麦克风、红外传感器、温度计中的一个。
10.根据权利要求1所述的系统，其中所述一个或多个传感器将所述数据信号传输到所述数据记录和数据传输装置。
11.根据权利要求1所述的系统，其中所述数据记录和数据传输装置将所述数据信号无线地传输到所述处理器。
12.根据权利要求1所述的系统，其中所述切割工具包括转向工具保持器。
...【技术特征摘要】
1.一种用于监测和预测用于机械加工工件的切割工具的磨损的系统，包括：
2.根据权利要求1所述的系统，其中所述机器学习数据处理技术是基于通过组合从由所述数据记录和数据传输装置生成的所述数据信号提取的特征而进行的传感器融合图案辨识算法。
3.根据权利要求1所述的系统，其中所述机器学习数据处理技术包括七步机器学习过程。
4.根据权利要求3所述的系统，其中七步机械加工学习处理技术包括：1)收集数据；2)数据准备；3)选择模型；4)训练；5)评估；6)超参数调谐；以及7)预测。
5.根据权利要求4所述的系统，其中所述七步机械加工学习处理技术的收集数据包括从所述数据记录和数据传输装置收集数据信号，并且进行预处理以在被称为信号分段的程序中滤除不对应于检查下的机械加工状况的信号段。
6.根据权利要求4所述的系统，其中所述七步机械加工学习处理技术的数据准备包括提取特征以从来自所述数据记录和数据传输装置的所述数据信号中的每一个构建特征。
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【专利技术属性】
技术研发人员：R·F·D·S·菲尔霍，C·盖伊，P·库赫勒曼，S·张，
申请(专利权)人：肯纳金属公司，
类型：发明
国别省市：
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